[发明专利]基于深度Boosting决策树的欺诈检测方法在审
| 申请号： | 202310735647.8 | 申请日： | 2023-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN116720136A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 王尧;许彪;王开东 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06N5/01;G06N20/00;G06N3/04;G06F16/215;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安众和至成知识产权代理事务所(普通合伙) 61249 | 代理人： | 强宏超 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于深度Boosting决策树的欺诈检测方法，包括S1、提取原始欺诈数据；S2、清理和预处理欺诈数据得到适用于深度学习框架输入的数据；S3、构建深度Boosting决策树模型用于预测欺诈行为的发生；本发明方法建立神经网络来学习决策树的分裂准则，挖掘了欺诈数据中的特征表征信息，并通过迭代算法保证决策树分裂的有效性；采用Boosting方法降低传统决策树存在的过拟合缺陷，通过Boosting方法降低决策树模型过拟合风险，提高了传统Boosting方法的泛化性能；通过组合深度AUC最大化算法将深度Boosting决策树应用于非均衡数据学习过程中，保证了算法的稳定性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 boosting 决策树 欺诈 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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